Thèse en cours

Mécanismes adaptatifs et stabilité dans l'apprentissage humain et la prise de décision en situation d'incertitude : implications pour la variabilité des choix et la compulsivité
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Triangle exclamation pleinLa soutenance a eu lieu le 05/10/2023. Le document qui a justifié du diplôme est en cours de traitement par l'établissement de soutenance.
Auteur / Autrice : Jun Seok Lee
Direction : Valentin Wyart
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Sciences cognitives
Date : Inscription en doctorat le
Soutenance le 05/10/2023
Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Neurosciences Cognitives et Computationnelles
Equipe de recherche : Inference and Decision-Making
établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
Jury : Président / Présidente : Daniel Pressnitzer
Examinateurs / Examinatrices : Valentin Wyart, Thibault Gajdos, Alexandra Pike, Jacqueline Scholl, Bahador Bahrami
Rapporteurs / Rapporteuses : Thibault Gajdos, Alexandra Pike

Résumé

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Lors de l'apprentissage de la valeur des actions dans des environnements volatils, les humains prennent souvent des décisions apparemment irrationnelles qui ne maximisent pas la valeur attendue. Des preuves convergentes indiquent que cette variabilité de décision est due à des imprécisions dans le processus d'apprentissage ou d'inférence. On ne sait pas encore si cette imprécision est constante dans tous les contextes, en particulier dans des contextes contrastés d'incertitude. La première étude a découvert que les humains montrent en effet un apprentissage guidé par la récompense imprécis, mais peuvent également ajuster le niveau d'imprécision en fonction de la stochasticité ou de la volatilité de l'environnement. La deuxième étude a montré que les traits compulsifs des individus peuvent expliquer le comportement exploratoire dans les environnements incertains manipulés dans la première étude, mais ne peuvent pas expliquer l'ajustement de l'imprécision de l'apprentissage. La troisième étude explore les chevauchements et la généralisabilité de l'inférence dans la catégorisation perceptuelle et l'apprentissage par renforcement, ainsi que les modèles utilisés pour capturer ce type de comportement.